Đề tài: “Vận dụng phương pháp dãy số thời gian đánh giá năng suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 1995-2004 và dự đoán đến năm 2007”. docx

BÁO CÁO TỐT NGHIỆP Đề tài: “Vận dụng phương pháp dãy số thời gian đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 1995-2004 dự đoán đến năm 2007” Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Mục Lục Trang Lời nói đầu Nội dung A Các vấn đề dÃy số thời gian I Những vấn đề chung dÃy số thời gian II Các tiêu dùng để phân tích biến động dÃy số thời gian III Phương pháp biểu xu hướng phát triển tượng 11 IV Phân tích thành phÇn cđa d·y sè thêi gian 15 B VËn dơng đánh giá suất lúa tỉnh Hải Dương (1995-2004) 18 I 18 Thống kê suất lúa II Phân tích biến động suất lúa theo thời gian (1995-2004) 20 III BiĨu diƠn xu h­íng ph¸t triĨn suất lúa 22 C Dư đoán suất lúa năm tới 30 I 30 Những vấn đề chung dự đoán Thống kê II Một số phương pháp dự đoán thống kê 31 III Nhận xét 41 Kết luận 43 Tài liệu tham khảo 44 Thèng kª 44B Lª ViƯt Hïng Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Lời mở đầu Với kinh tế thị trường có điều tiết Nhà nước, Việt Nam cần máy quản lý vĩ mô có đủ khả định phù hợp với thời cuộc, hiệu sản xuất kinh doanh trở thành yếu tố sống Trước yêu cầu cấp thiết thông tin quản lý, ngành Thống kê đà xác định nhiệm vụ trọng tâm cầu nối giúp phủ thu thập, xử lý, phân tích thông tin kinh tế xà hội Một thông tin quan trọng thu thập, xử lý, phân tích cấu giống gieo trồng, sản lượng, suất diện tích canh tác lương thực mà đặc biệt lúa gạo Bởi mặt hàng nông sản quan trọng bảo đảm an ninh lương thực nước mặt hàng xuất quan träng cđa nỊn kinh tÕ §Ĩ gióp mäi ng­êi cã nhìn sâu sắc vấn đề này, em xin có nghiên cứu suất lúa qua đề tài: Vận dụng phương pháp dÃy số thời gian đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 19952004 dự đoán đến năm 2007 Với phần gồm: A Các vấn đề dÃy số thời gian B Đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dương (1995-2004) C Dự đoán suất lúa thời gian tới Trong điều kiện kiến thức thời gian hạn chế em phân tích suất lúa tỉnh Hải Dương thông qua phương pháp dÃy số thêi Thèng kª 44B Lª ViƯt Hïng Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only gian Vì không tránh khỏi thiếu sót nhận xét không đầy đủ Rất mong nhận góp ý bạn đặc biệt thầy cô thuộc môn Lý thuyết Thống kê Để nghiên cứu đề tài này, em đà kết hợp kiến thức mà em đà lĩnh hội trình học tập nghiên cứu taị nhà trường với hướng dẫn tận tình thầy giáo GS.TS Trần Ngọc Phác thầy, cô giáo khoa Thống kê Đồng thời tham khảo tài liệu tin cậy có liên quan đến lĩnh vực Tuy nhiên trình độ hạn chế nên không tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp bạn thày, cô giáo Em xin cam đoan đề tài tự em tìm tòi suy nghĩ dựa tài liệu ghi phần tài liệu tham khảo mà hoàn toàn không chép nguyên văn từ đề án hay tài liệu khác Em xin chịu trách nhiệm việc làm trước hội động kỷ luật khoa nhà trường Em xin chân thành cảm ơn ! Hà nôi, ngày 25 tháng 11 năm 2005 Sinh viên thùc hiƯn Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Lê Việt Hùng Generated by Foxit PDF Creator â Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Nội dung Phương pháp phân tích Thống kê việc mô hình hoá toán học vấn đề cần phân tích theo mục tiêu nghiên cứu Trong phương pháp phân tích Thống kê dÃy số thời gian phương pháp biểu quy mô biến động tượng theo thời gian Ngoài cho phép ta dự đoán cách tương đối xác ngắn hạn quy mô tượng A Các vấn đề dÃy số thời gian I Những vấn đề chung vỊ d·y sè thêi gian Kh¸i niƯm * Các tượng kinh tế biến động theo thời gian nên ta thường dùng phương pháp dÃy số thời gian để nghiên cứu.Đó dÃy trị số tiêu thống kê xếp theo thứ tù thêi gian D·y sè thêi gian kh«ng chØ giíi hạn tượng kinh tế mà trị số cho thấy thay đổi tượng xà hội tỉ lệ biết chữ cđa mét qc gia… * XÐt vỊ h×nh thøc, d·y số thời gian gồm thành phần thời gian (ngày, tuần, tháng, quý, năm) trị số tiêu (hay mức độ dÃy số) * Căn vào đặc điểm mặt thời gian người ta thường chia dÃy số thời gian thành hai loại: Thèng kª 44B Lª ViƯt Hïng Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only - D·y sè thêi kú lµ d·y sè biĨu hiƯn sù thay đổi tượng qua thời kỳ định - DÃy số thời điểm dÃy số biểu mặt lượng tượng vào thời điểm định Yêu cầu vận dụng * Khi xây dựng dÃy số thời gian phải đảm bảo yêu cầu so sánh mức độ d·y sè Cơ thĨ ph¶i thèng nhÊt vỊ néi dung phương pháp tính tiêu theo thời gian * Phải thống phạm vi tổng thể nghiên cứu * Các khoảng cách thời gian dÃy số nên dÃy số thời kỳ phải ý nghĩa việc nghiên cứu dÃy số thời gian * Phương pháp phân tích dÃy số thời gian dựa giả thiết biến động tượng lai hiên tượng nói chung giống với biến động tượng khứ xét đặc điểm cường độ tượng Nói cách khác, yếu tố đà ảnh hưởng đến biến động tượng khứ giả định tương lai tiếp tục tác động đến tượng theo xu hướng giống gần giống trước * Do vậy, mục tiêu phân tích dÃy số thời gian tách biệt yếu tố ảnh hưởng đến dÃy số Điều ®ã cã ý nghÜa viƯc dù ®o¸n cịng nh­ nghiên cứu quy luật biến động tượng Vì phương pháp phân tích dÃy số thời gian cung cấp thông tin hữu ích nhà quản lý việc dự đoán xem xét chu kỳ biến động tượng Đây công cụ đắc lực cho họ việc định Các yếu tố ảnh hưởng đến dÃy số thời gian * Biến động dÃy số thời gian thường xem kết yếu tố sau đây: Thèng kª 44B Lª ViƯt Hïng Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only - TÝnh xu hng: Quan s¸t sè liƯu thùc tÕ cđa tượng thời gian dài (thường nhiều năm), ta thấy biến động tượng theo chiều hướng (tăng giảm) rõ rệt Nguyên nhân loại biến động thay đổi công nghệ sản xuất, gia tăng dân số, biến động tài sản - Tính chu kỳ: Biến động tượng lặp lại với chu kỳ định, thường kéo dài từ 10 năm, trải qua giai đoạn: phục hồi phát triển, thịnh vượng, suy thoái đình trệ Biến động theo chu kỳ biến động tổng hợp nhiều yếu tố khác Chẳng hạn tượng thời tiết bất thường Enlino, Enlina ảnh hưởng đến sản lượng suất nông nghiệp - Tính thời vụ: Biến động sè hiƯn t­ỵng kinh tÕ – x· héi mang tÝnh thời vụ nghĩa hàng năm, vào thời điểm định (tháng quý) biến động tượng lặp lặp lại Nguyên nhân biến động tượng điều kiện thời tiết, khí hậu, tập quán xà hội, tín ngưỡng dân cư - Tính ngẫu nhiên hay bất thường: Là biến động quy luật dự đoán Loại biến động thường xảy thời gian ngắn không lặp lại Nguyên nhân ảnh hưởng biến cố trị, thiên tai, chiến tranh II Các tiêu dùng để phân tích biến động dÃy số thời gian Mức độ bình quân theo thời gian: Phản ánh mức độ đại biểu mức ®é d·y sè Gåm: * Møc ®é trung b×nh dÃy số thời kỳ Các lượng biến có quan hƯ tỉng: y  y1  y2   yn  yi  n n Thèng kª 44B Lê Việt Hùng Generated by Foxit PDF Creator â Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only yn Các lượng biến cã quan hƯ tÝch: y i * Møc ®é trung bình dÃy số thời điểm Khoảng cách thời gian thời điểm nhau: y1 y y2  y3  yn 1  yn n Nếu khoảng cách thời gian thời điểm không băng y nhau: yt t i i i Lng tng (gim) tuyt i: Phản ánh thay đổi trị số tuyệt đối tiêu hai thời gian nghiên cứu Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có: - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn: Biểu lượng tăng (giảm) tuyệt đối hai kú liªn tiÕp i  yi  yi1 (i  2, n) - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: Biểu lượng tăng (giảm) tuyệt đối kỳ nghiên cøu vµ kú chän lµm gèc  i  yi y1 (i 2, n) - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: Biểu cách chung lượng tăng (giảm) tuyệt đối, tính trung bình cho thêi kú nghiªn cøu n  i  i i 2 n 1  n y  y1  n n 1 n 1 Thèng kª 44B Lª ViƯt Hïng Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Chỉ tiêu thường sử dụng trị số dÃy số có xu hướng (cùng tăng hay giảm) Tốc độ phát triển: Là tiêu biểu biến động tượng xét mặt tỉ lệ * Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có loại tốc độ phát triển sau đây: - Tốc độ phát triển liên hoàn: Biểu biến động mặt tỉ lệ tượng hai kỳ liên tiếp ti  yi y i 1 (i  2, n) - Tốc độ phát triển định gốc: Biểu biến động mặt tỉ lệ tượng kỳ nghiên cứu kỳ chọn làm gốc Ti yi y1 (i 2, n) - Tốc độ phát triển bình quân: Là tiêu biểu mức độ chung biến động mặt tỉ lệ tượng suốt thời kỳ nghiên cứu ti Ti T i1 (i  2, n) * Mèi liªn hệ tốc độ phát triển liên hoàn định gốc: + Tích tốc độ phát triển liên hoàn tốc độ phát triển định gốc: n Tn t i (i  2, n) i2 + Th­¬ng cđa hai tốc độ phát triển định gốc liền kề tốc độ phát triển liên hoàn: Thèng kª 44B Lª ViƯt Hïng Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only ti  Ti T i 1 (i  2, n) Tốc tng (gim): Thực chất, tốc độ tăng (giảm) tốc độ phát triển trừ (hoặc trừ 100 tính %) Nó phản ánh mức độ tượng nghiên cứu thời kỳ tăng lên hay giảm lần (hoặc %) Nói lên nhịp điệu phát triển theo thời gian - Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn: i y i 1  y i  y i 1 y  i   ti  yi 1 yi (i 2, n) - Tốc độ tăng (giảm) định gốc: Ai i y i y1   Ti  y1 y1 (i  2, n) - Tốc độ tăng (giảm) bình quân: phản ánh nhịp điệu tăng (giảm) đại diện thời kỳ định tính qua tốc độ phát triển a t bình quân Giá tri tuyệt đối 1% tăng (giảm): Là tiêu biểu mối quan hệ tiêu lượng tăng (giảm) tuyệt tốc độ tăng (giảm) Nghĩa tính xem 1% tăng (giảm) liên hoàn tương ứng với giá trị tuyệt đối tăng (giảm) gi  i a i %   y i 100 Chỉ tiêu không tính cho tốc độ tăng (giảm) định gốc kết luôn h»ng sè Gi  i y  Ai %  100 10 Thèng kª 44B Lª ViƯt Hïng Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only C Dự đoán suất lúa năm tới I Những vấn đề chung dự đoán thống kê Khái niệm: Theo nghĩa chung nhất, dự đoán xây dựng thông tin có sở khoa học mức độ, trạng thái, quan hệ, xu hướng phát triển có tương lai tượng Dự đoán Thông kê thuật ngữ nhóm phương pháp thống kê để xây dựng dự đoán số lượng Đây tiếp tục trình phân tích Thống kê sử dụng phương pháp sẵn có thống kê để xây dựng dự đoán số lượng Khả dự đoán thống kê: Luôn có tính nhiều phương án tính xác suất vì: + Trong tượng có nhiều nhân tố đồng thời tác động nh­ng cã chiỊu h­íng kh¸c Theo thêi gian cã nhân tố yếu đi, nhân tố xuất mầm mống Nhưng tương lai nhân tố chủ yếu khó dự đoán xác tương lai Vì dự đoán có tính xác suất + Chúng ta sử dụng nhiều phương án để dự đoán cho nhiều đối tượng Mỗi phương pháp cho kết sấp xỉ Vì người ta lập vài phương án có xác suất tin cậy định Trên sở ta chọn phương án mà qua phân tích bổ sung cho kết tốt Thậm chí trường hợp có phương án không nên coi phương án hay tốt mà coi phương án có Thời hạn dự đoán: Thời hạn dự đoán nên 1/3 thời kỳ tiền sử ta dùng phương pháp thống kê Thời kỳ tiền sử dùng cho dự đoán không nên dài quá ngắn Trong dÃy số thời gian suất lúa ta có thời kỳ 30 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only tiền sử 10 năm Đây khoảng thời gian hợp lý để dự đoán thống kê ta dự đoán cho tương lai 2-3 năm tới Quá trình dự đoán trải qua bước sau: - Mô hình hoá đối tượng dự đoán - Xây dựng mô hình dự đoán - Tính trị số dự đoán, khoảng dự đoán sai số dự đoán - Hiệu chỉnh dự đoán làm phù hợp dự đoán cần II Một số phương pháp dự đoán thống kê Ngoại suy mức độ bình quân: Là dự đoán nhanh với dự đoán xác không cao phụ thuộc nhiều vào tích chất đại biểu số bình quân Nếu dÃy số thời gian có xu hướng kết không tốt Tuy nhiên ưu điểm phương pháp dÃy số thời gian không cần dài xây dựng dự đoán khoảng Với dÃy số thời gian suất lúa có xu hướng tăng ta dùng phương pháp sau: 1.1/ Ngoại suy lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: * Vận dụng: Trong trường hợp dÃy số có lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn sấp xỉ (dÃy sè céng) ˆ y n  L  y k L * Mô hình dự đoán: Trong đó: L thời hạn dự đoán ( tầm xa dự đoán) y n L trị số dự đoán thời điểm thứ n+L lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân yk mức độ dùng làm gốc để ngoại suy 31 Lª ViƯt Hïng Thống kê 44B Generated by Foxit PDF Creator â Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Năm Yi Lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn i 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 44,8 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 3,9 2,6 1,5 2,4 0,6 - 0,9 3,0 0,6 0,3 Năng suất lúa Có = 1,556 Nếu lấy y k bình quân năm cuối ta có: > yk 58,5  58,8  58,65 ˆ y n  L 58 ,65 1,556 L * Dự đoán cho năm ta có kết sau: Năm 2005: L=1 > y2005 60,206 (tạ/ha) Năm 2006: L=2 > y2006 61,762 (tạ/ha) Kết phương pháp không xác giá trị  i cđa d·y sè chªnh lƯch rÊt nhiỊu 1.2/ Ngoại suy tốc độ phát triển bình quân: * Vận dụng: Trong trường hợp mức độ dÃy số thời gian có tốc độ phát triển liên hoàn sấp xỉ * Mô hình dự đoán: Trong ®ã: L ˆ y n  L  y k t L thời hạn dự đoán ( tầm xa dự đoán) 32 Lª ViƯt Hïng Thèng kê 44B Generated by Foxit PDF Creator â Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only ˆ y n  L lµ trị số dự đoán thời điểm t tốc độ phát triển bình quân yk mức độ dùng làm gốc để ngoại suy Năm Yi Tốc độ phát triển liên hoàn(%) ti 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 44,8 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 108,7 105,3 102,9 104,5 101,1 098,4 105,5 101,0 100,5 Năng suất lúa Với: t 1,031 Cã thÓ lÊy y k  yn  58,8 (tạ/ha) Hoặc lấy y k bình quân năm cuối ta có: yk > 58,5 58,8  57 ,9  58,4 L ˆ yn L 58,4.1,031 Dự đoán cho năm ta có kết sau: Năm 2005: L=1 > y2005 60,206 (tạ/ha) Năm 2006: L=2 > y2006 62,0769 (tạ/ha) Năm 2007: L=3 > y2007  64,0013 (t¹/ha) 33 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Nhận thấy suất lúa theo thời gian tăng lên tương đối nhanh nên ta nghi ngờ kết dự đoán chưa xác Nguyên nhân tốc độ phát triển thực tế tăng không nhau, dự đoán ta lấy tốc độ phát triển bình quân cao nên giá trị dự đoán cao Ta hÃy dùng phương pháp dự đoán khác có độ xác cao Ngoại suy hàm xu thế: Trong phương pháp mức độ dÃy số thời gian mô hình hoá hàm số gọi hàm xu * ta đà trình bày phương pháp biểu diễn xu biến động suất lúa Ta đà tìm dạng hàm phù hợp (có SE nhỏ nhất) y a0t a1 hàm lưy thừa (power) với mô hình tổng quát : Qua tính toán SPSS ta tìm mô hình biểu diễn biến động suất lóa theo thêi gian lµ y  44 ,9174 t Dependent variable NANGSUAT Listwise Deletion of Missing Data Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error ,1181 Method POWER 99083 98174 97946 01252 Analysis of Variance: DF Regression Residuals F = Sum of Squares Mean Square 06745955 00125459 06745955 00015682 430.16308 Signif F = 0000 Variables in the Equation -Variable B SE B Beta T Sig T Time (Constant) 118109 44.917438 005695 425334 990829 20.740 105.605 0000 0000 The following new variables are being created: Name FIT_1 LCL_1 UCL_1 Label Fit for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 95% LCL for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 95% UCL for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 34 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only new cases have been added Với khoảng tin cậy 95% dự đoán cho năm ta có kết quả: (đvi: tạ/ha) Năng Suất 44.8 48.7 51.3 52.8 55.2 55.8 54.9 57.9 58.5 58.8 year_ data_ 1995 1995 1996 1996 1997 1997 1998 1998 1999 1999 2000 2000 2001 2001 2002 2002 2003 2003 2004 2004 2005 2005 2006 2006 2007 2007 fit_1 44.917 48.749 51.141 52.908 54.321 55.504 56.523 57.422 58.226 58.955 59.623 60.239 60.811 lcl_1 43.320 47.208 49.591 51.328 52.699 53.836 54.808 55.658 56.415 57.097 57.719 58.290 58.819 ucl_1 46.573 50.341 52.739 54.538 55.993 57.223 58.293 59.241 60.096 60.874 61.589 62.252 62.870 * KÕt dự đoán có hai loại là: + Dự đoán điểm: Ký hiệu fit_1 cho biết suất lúa (Y) năm 2005, 2006 2007 59,623; 60,239 60,811 tạ/ha + Dự đoán khoảng: ký hiệu lcl_1 cận dưới, ucl_1 cận Như suất lúa (Y) năm sau: - Với khoảng tin cậy 95% suất lúa năm 2005 khoảng từ 57,719 tạ/ha dến 61,589 tạ/ha - Với khoảng tin cậy 95% suất lúa năm 2006 khoảng từ 58,290 tạ/ha dến 62,252 tạ/ha - Tương tự ta có suất lúa năm 2007 khoảng từ 58,819 tạ/ha dến 62,870 tạ/ha (với khoảng tin cậy 95%) 35 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only * NhËn xÐt: Rõ ràng qua dự đoán hàm xu ta đà thấy khác biệt lớn với kết dự đoán ngoại suy mức độ bình quân Nhìn cách chủ quan ta thấy kết dự đoán hợp lý Thực tế đà chứng minh dự đoán điểm cho năm 1995, 1996, 1997, 1998, 2003 vµ 2004 lµ rÊt chÝnh xác Dự đoán san mũ: Do dÃy số thời gian suất lúa có số liệu theo năm nên ta dự đoán mô hình biến động thời vụ Với , tham số san nhận giá trị khoảng [0;1] Tiến hành dự đoán phương pháp san mũ theo mô hình: * Mô hình dạng tuyến tính biến ®éng thêi vô Dïng SPSS ta cã: Initial values: Series 44.02222 DFE = The 10 smallest SSE's are: Alpha 9000000 8000000 1.000000 7000000 6000000 8000000 9000000 5000000 7000000 1.000000 Trend 1.55556 Gamma 0000000 0000000 0000000 0000000 0000000 2000000 2000000 0000000 2000000 2000000 SSE 19.22098 19.30148 19.42716 19.71908 20.51956 21.59005 21.63399 21.72474 22.13462 22.15394 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_1 ERR_1 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_8 HO A 90 G 00 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_8 HO A 90 G 00 Víi   0,9 vµ   0,0 cho ta SSE = 19,22098 lµ nhá nhÊt 36 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Tuy nhiên mô hình xu suất lúa tỉnh Hải Dương lại có dạng phi tuyến ta dùng phương pháp san mũ với dạng phi tuyến để dự đoán * Mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm mũ (Exponential) biến động thời vô Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS MODEL= EN (Exponential trend, no seasonality) Initial values: Series 42.96873 Trend 1.08705 DFE = The 10 smallest SSE's are: Alpha 6000000 5000000 6000000 7000000 7000000 8000000 7000000 8000000 5000000 9000000 Gamma 1.000000 1.000000 8000000 8000000 1.000000 6000000 6000000 8000000 8000000 6000000 SSE 23.12042 23.23542 23.86772 24.04277 25.03279 25.49453 25.65248 25.85361 26.25820 26.76321 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_2 ERR_2 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A 60 G1.00 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A 60 G1.00 KÕt qu¶ tõ SPSS cho thÊy víi   0,6 vµ   1,0 cho ta SSE = 23,12042 nhỏ * Mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm Damped biến động thời vụ Ta có kết từ SPSS nh­ sau: Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS MODEL= DN (Damped trend, no seasonality) 37 Lª ViƯt Hïng Thống kê 44B Generated by Foxit PDF Creator â Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Initial values: PHI 1000000 3000000 5000000 7000000 9000000 Series 37.02222 42.20741 43.24444 43.68889 43.93580 Trend 15.55556 5.18519 3.11111 2.22222 1.72840 DFE = The 10 smallest SSE's are: Alpha 9000000 1.000000 7000000 8000000 8000000 9000000 6000000 7000000 7000000 6000000 Gamma 0000000 0000000 2000000 2000000 0000000 2000000 2000000 0000000 4000000 4000000 Phi 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 SSE 18.72683 18.82909 18.96291 18.97539 18.99167 19.39352 19.43619 19.73222 19.99969 20.07297 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_5 ERR_5 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_12 DN A 90 G 00 P 90 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_12 DN A 90 G 00 P 90 Víi   0,9 ;   0,0 vµ   0,9 ta cã SSE = 18,72683 nhỏ Xét chung cho mô hình vừa phân tích ta thấy mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm Damped biến động thời vụ cho kết SSE nhá nhÊt (18,72683 < 19,22098 < 23,12042) nªn ta tiÕn hành dự đoán theo mô hình Với 0,9 ;   0,0 vµ   0,9 , dự đoán đến năm 2007 Kết bảng sau: (đvi: tạ/ha) Năng Suất Lúa Năm Giá trị dự đoán 44.8 48.7 51.3 52.8 55.2 55.8 54.9 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 45.491 46.269 49.717 52.276 53.768 55.975 56.644 38 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only 57.9 58.5 58.8 2002 2003 2004 2005 2006 2007 55.818 58.361 59.089 59.371 59.859 60.299 KÕt thu dự đoán điểm với giá trị suất lúa qua năm tương đối sát với thực tế Như vào năm 1995, 1998, 2000, 2003 cho kết sấp xỉ giá trị thực tế Điều kiến ta tin tưởng vào kết dự đoán Dự đoán mô hình tổng hỗn hợp tự hồi quy trung bình trượt ARIMA(p, d, q): Do dÃy số thời gian suất lúa dÃy số liệu theo năm có tính xu rõ rệt Tiến hành dự đoán với d =1 tức coi dÃy số có biến động xu thÕ tun tÝnh øng dơng phÇn mỊm SPSS: ta lÇn lượt thay giá trị p = 0, 1, giá trị q = 0, 1, Chọn kết (p, q) có SE nhỏ để tiến hành dự đoán (p, q) = (0, 1) SE = 1,98 (p, q) = (0, 2) th× SE = 2,12 (p, q) = (1, 0) th× SE = 1,88 (p, q) = (1, 1) th× SE = 1,80 (p, q) = (1, 2) th× SE = 1,90 (p, q) = (2, 0) th× SE = 1,91 (p, q) = (2, 1) th× SE = 1,94 (p, q) = (2, 2) th× SE = 2,09 Chän (p, q) = (1, 1) có SE = 1,80 nhỏ 39 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Ta dự đoán suất lúa theo mô hình ARIMA(1, 1, 1) * KÕt qu¶ tõ SPSS vỊ dù đoán suất lúa sau: (đvi: tạ/ha) Năng suÊt 44.8 48.7 51.3 52.8 55.2 55.8 54.9 57.9 58.5 58.8 Năm 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Dự đoán khoảng Dự đoán điểm Cận dưới(lcl) Cận trên(ucl) 44.80 38.76 50.84 51.18 46.52 55.84 53.70 49.30 58.10 54.75 50.43 59.06 57.20 52.91 61.48 57.23 52.96 61.50 55.49 51.23 59.76 59.24 54.98 63.51 59.53 55.27 63.79 59.54 55.28 63.80 60.24 53.16 67.31 60.90 50.98 70.82 KÕt qu¶ dù đoán cho thấy suất lúa năm 2005 đến 2007 59,54; 60,24 60,90 (tạ/ha) Các dự đoán điểm cho năm 1997, 1998 2004 tương đối xác 40 Lª ViƯt Hùng Thống kê 44B Generated by Foxit PDF Creator â Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only III NhËn xÐt Qua tất phương pháp dự đoán ta thấy phương pháp cho kết khác Nhưng tựu chung lại phương pháp dự đoán ngoại suy hàm xu thế, san mũ ARIMA(1, 1, 1) cho kết tương đối sát Bảng dự đoán suất lúa tỉnh Hải Dương (đvi: tạ/ha) Năm Năng suất lúa thực tế 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 44,8 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 - Hµm xu thÕ 44.917 48.749 51.141 52.908 54.321 55.504 56.523 57.422 58.226 58.955 59.623 60.239 60.811 Dự đoán điểm San b»ng Arima mò (1, 1, 1) 45.491 46.269 44.80 49.717 51.18 52.276 53.70 53.768 54.75 55.975 57.20 56.644 57.23 55.818 55.49 58.361 59.24 59.089 59.53 59.371 59.54 59.859 60.24 60.299 60.90 Quan sát kết thu từ phương pháp dự đoán ta nhận thấy: kết thu từ phương pháp dự đoán hàm xu cho kết dự đoán điểm năm 1995, 1996, 1998, 2000, 2004 s¸t víi thùc tÕ ë phương pháp lại kết không nên ta có quyền nghi ngờ giá trị dự đoán không xác Nhưng ta khẳng định cách chắn phương pháp dự đoán hàm xu tốt hai phương pháp lại 41 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only Kết dự đoán đánh giá hết biến động suất lúa Là nguyên nhân tác động đến suất lúa khứ, tương lai không giống Ngoài suất lúa thực tế phụ thuộc nhiều vào điều kiện tự nhiên Nếu sẩy thiên tai, lũ lụt tổn thất suất nông nghiệp nói chung suất lúa nói riêng ước tính Trong dÃy số liệu suất lúa đà giảm năm 2001 Đó thời điểm Đồng sông Hồng đà chịu ảnh h­ëng thiªn tai, lị lơt 42 Lª ViƯt Hïng Thống kê 44B Generated by Foxit PDF Creator â Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only KÕt luËn Trong nÒn công nghiệp nước ta chưa bắt kịp với giới để hoàn thành mục tiêu công nghiệp hoá - đại hoá đất nước vào năm 2020 cần phải dựa vào ngành nông nghiệp năm tới Việc tăng suất sản lượng phục vụ cho chiến lược xuất mặt hàng nông nghiệp hướng đắn kinh tế Với đề án em hi vọng vấn đề suất lúa đà giải tài liệu tin cậy để nhà quản lý tham khảo Những biến động suất lúa tương lai đà dự đoán trước số liệu ban đầu Chúng ta cần phải điều chỉnh lại qua thảo luận với chuyên gia áp dụng vào thực tế Việc dùng phương pháp dÃy số thời gian để phân tích suất lúa cho thấy nhìn góc độ Vì áp dụng vào thực tế cần nghiên cứu kỹ điều kiện áp dụng nã 43 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only tài liệu tham khảo * Giáo trình lý thuyết thống kê _ Trường ĐH Kinh tế Quốc dân * Giáo trình thống kê nông nghiệp _ Trường ĐH Kinh tế Quốc dân * Giáo trình ứng dụng SPSS để xử lý số liệu thống kê _ Trường ĐH Kinh tÕ Qc d©n * Ngn sè liƯu tõ website cđa Tỉng Cơc Thèng kª ViƯt Nam ( http://www.gso.gov.vn ) * Niên giám Thống kê tỉnh Hải Dương năm 2004 _ Cục Thống kê tỉnh Hải Dương 44 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B ... cứu suất lúa qua đề tài: Vận dụng phương pháp dÃy số thời gian đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 19952004 dự đoán đến năm 2007 Với phần gồm: A Các vấn đề dÃy số thời gian B Đánh giá suất. .. giá suất Lúa tỉnh Hải Dương (1995-2004) C Dự đoán suất lúa thời gian tới Trong điều kiện kiến thức thời gian hạn chế em phân tích suất lúa tỉnh Hải Dương thông qua phương pháp dÃy số thời ... suất lúa theo thời gian (1995-2004) Phân tích xu biến động suất lúa: Số liệu suất lúa tỉnh Hải Dương ta phân tích là: Biến động suất lúa tỉnh Hải Dương (1995-2004) (Đơn vị tính: tạ/ha) Năng suất